Amazon 客户反馈与转化改进:图片与视频、运营工具、A+ 页面
SkillDev tools聚焦图片与视频、运营工具、A+ 页面的 Amazon 客户反馈与转化改进。在需要从评论、退货和客服证据定位购买障碍,形成产品或页面改进的优先级和验证计划时使用;根据当前业务问题选择证据卡,避免加载无关主题。
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Then ask your AI: use the Amazon 客户反馈与转化改进:图片与视频、运营工具、A+ 页面 skill
What this skill tells your AI
The instructions your AI receives, as published by xjli360/sealeap-amazon-ad-skills in amazon-skills/douyin/qinglong/sealeap-qinglong-amazon-customer-feedback/SKILL.md and read by ahel’s review.
目标
围绕图片与视频、运营工具、A+ 页面,从评论、退货和客服证据定位购买障碍,形成产品或页面改进的优先级和验证计划。
使用范围
- 优先处理客户反馈与转化改进任务;从专项证据卡选择与当前对象和问题直接相关的主题。
- 集合名称用于维护文件归属,不限制用户要求的交叉验证。其他来源与业务域的证据须分别标注,再按同口径比较。
- 本 Skill 可独立使用,不依赖仓库中的私有语义稿。保留去标识化边界,不恢复原素材身份或逐条映射。
适用任务
- VOC 主题表
- 根因树
- 改进优先级
开始前要拿到
- 站点、ASIN/SKU、变体和时间窗。
- 合规取得的评论、退货原因、Q&A 和客服主题。
- 页面、价格、库存和广告流量结构。
- 产品与包装事实。
缺少字段时明确标为 UNKNOWN 或 NEEDS_EVIDENCE,不要补造数据。
不可妥协的边界
- 本 Skill 来自去标识化语义转译,不保留或推断素材来源身份,也不把素材观点冒充 Amazon 当前政策。
- 产品事实、账户事实和 Amazon 一方报告优先;第三方数据必须标明 Provider、站点、日期、样本和估算口径。
- 不捏造销量、搜索量、成本、合规状态、产品属性、评论、平台通知或执行结果。
- 默认提供诊断或草案。写入前展示对象、旧值、新值、影响、停止线与回退,核对用户已有授权是否覆盖对象、动作与预算;范围已明确授权时继续执行并回读核验,只有未覆盖或扩大的范围才请求批准。
- 平台规则、费率、界面和资格会变化;执行前复核当前官方文档与后台状态。
工作流
- 清洗重复、变体错配和异常评论,保持样本口径。
- 按任务、障碍、后果、场景和人群聚类 VOC。
- 把问题映射到产品、包装、说明、Listing 或流量承诺。
- 按影响、频率、可实现性和受保护收益排序改进。
- 用单变量页面或样品实验验证,禁止操纵评价。
专项路由
- 图片与视频:建立信息优先级、事实证据、可读性和单变量创意测试。
- 运营工具:先核对工具的数据来源、权限、费用和导出字段,再决定是否接入。
- A+ 页面:按购买决策顺序规划模块、证据、对比和 FAQ,并校验移动端。
- FBA:核对配送模式、尺寸重量、费率、入仓要求和可追踪状态。
- Listing 诊断:从合规、可发现性、点击和转化四层审计当前详情页。
- 五点描述:按购买问题组织收益、事实和适用边界,避免重复或虚假承诺。
- 关键词体系:按品类、属性、人群、场景和问题收益组织词库,并记录来源与相关性。
- 关键词排名:按固定站点、时间和查询记录排名,结合库存、价格、评价和广告干扰解释变化。
完整的 22 张主题证据卡见 references/topic-cards.md;2 种原有组合见 references/scenario-patterns.md。
第三方数据(可选)
只有在用户数据或 Amazon 一方报告不足时,才按 references/mcp-data-plan.md 发现实时 schema、执行 dry-run,并在可能计费的调用前核对具体请求与预算授权;已有授权覆盖时不重复索取。凭证通过环境变量注入,结果保存到 Skill 包之外的任务私有目录。
必须交付的结果
- VOC 主题表
- 根因树
- 改进优先级
- 页面或产品实验卡
- 评价合规检查
结尾列出站点、时间窗、数据口径、证据、假设、缺口、风险、下一步和所有待批准动作。证据不足时写 HOLD,不得包装成可直接执行。
执行细节、证据字段和质量检查见 references/playbook.md。
Signals
- GitHub stars
- 108
- Forks
- 14
- Last commit
- Sep 2026
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sealeap-qinglong-amazon-customer-feedback- Source
- github.com/xjli360/sealeap-amazon-ad-skills